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Global Climate Policy Cooperation

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  1. RESEARCH · CL_330690 ·

    AI为多智能体系统设计可复用奖励，助力气候政策研究

    研究人员开发了GARDEN，一种用于合作多智能体强化学习（MARL）中奖励函数设计的新方法。该系统利用大型语言模型创建单个奖励程序，可在相关场景中重复使用，在Overcooked和SMAX等基准测试中将任务回报提高了50%以上。另外，另一项研究探讨了用于全球气候政策合作的MARL，发现适度的惩罚可以改善减缓行为，但过强的惩罚可能会阻碍雄心勃勃的承诺。